Modelagem da estrutura quaternária através da espectrometria de massa transversal química: estendendo os relatórios de Jupyter TX-MS
20 de outubro de 2021
Espectrometria de massa cruzada direcionada cria modelos de estrutura de proteína quaternária usando dados de espectrometria de massa adquiridos usando até três protocolos de aquisição diferentes. Quando executados como um fluxo de trabalho simplificado no servidor web Cheetah-MS, os resultados são relatados em um Notebook Jupyter. Aqui, demonstramos os aspectos técnicos de como o Caderno Jupyter pode ser estendido para uma análise mais aprofundada.
Este método usa o poder do Jupyter Notebook para fornecer relatórios informativos e visualmente atraentes, permitindo que os usuários ampliem e personalizem o relatório de forma reprodutível e rastreável. Esta técnica flexível permite que todas as modificações do usuário sejam capturadas em um detalhe suficiente para serem reproduzidas em um prazo posterior ou por um usuário diferente. Embora este método seja geralmente aplicável em qualquer área de pesquisa, ele é projetado principalmente para a mucor ciências da vida, uma área de pesquisa que pode produzir dados complexos.
Antes de iniciar a análise, abra o site de espectrometria de massa de ligação cruzada direcionado. Após a navegação no site, uma tela de boas-vindas que fornece uma descrição de alto nível do serviço TX MS.web aparecerá. Na guia tutorial, uma descrição detalhada dos serviços prestados, incluindo informações sobre como usar o serviço e como analisar os resultados, pode ser observada.
Na guia de download, software e recursos podem ser baixados. Todo o software está disponível sob uma licença de código aberto. De acordo com a guia Licença, a licença BSD de 3 cláusulas torna explicitamente o software o mais amplamente utilizável possível.
A guia Contato fornece informações de contato para envio de perguntas ou comentários. Para enviar um e-mail solicitando credenciais do usuário, retorne à guia Cheetah e clique no hiperlink do endereço de e-mail na parte inferior da página. Insira as informações relevantes na linha de assunto no corpo do e-mail.
Uma resposta será enviada o mais rápido possível. Depois de receber um e-mail de confirmação com as credenciais do usuário, faça login e carregue os dados de espectrometria em massa para o site. Clique em Enviar fluxo de trabalho e digite um título e uma descrição.
Em seguida, clique em exibir fluxo de trabalho e selecione o fluxo de trabalho cheetah. Depois de seguir o assistente, use o visualizador online para inspecionar o Caderno Jupyter. Para instalar o JupyterHub instale o Docker como instruído e baixe o contêiner JupyterHub Docker com a extensão Jupyter openBIS.
Depois de iniciar o Docker executar P8171:8000 malmstroem/jove:último contêiner. Navegue até o endereço web indicado e faça login com o nome de usuário e senha usuário. Para baixar o relatório clique em novo no Python 3 para abrir uma nova guia com um notebook sem título.
Clique em configurar conexões openBIS no menu da ferramenta Jupyter e digite TX MS para o nome, o endereço web TX MS para a URL, Guest para o usuário e G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D para a senha. Selecione a nova conexão e clique em escolher conexão para procurar o relatório. Em seguida, clique, baixe no celular e execute tudo para retornar o relatório.
Para estender o relatório, clique na célula e insira abaixo para adicionar uma nova célula na parte inferior. Em seguida, clique em código e pressione shift e digite para executar a célula. Para carregar o relatório, clique no botão upload para criar um novo conjunto de dados.
Uma estrutura representativa de M1 e albumina com crosslinks superiores mapeados na estrutura são mostrados aqui. Todos os crosslinks foram obtidos por espectrometria de massa cruzada direcionada após análise de dados MS1 de alta resolução dependentes e dados independentes de aquisição e os modelos computacionais foram fornecidos pelo protocolo RosettaDock. É importante lembrar que as interações proteicas são diversas em termos de sua estabilidade.
Portanto, seus resultados podem variar. A metodologia atual limita-se às interações binárias e, portanto, não pode ser aplicada a estruturas quaternárias de proteínas mais complexas. No entanto, modelar pares individuais pode fornecer uma boa base para construir estruturas mais complexas.
Detalhes sobre a interface de ligação podem ser úteis de muitas maneiras, por exemplo, para sugerir mutações que podem estabilizar ou desestabilizar as interações proteicas. Então, isso pode ser útil para entender melhor o papel das interações proteína-proteína.
Visão Geral
Este artigo discute um método para criar modelos de estrutura proteica quaternária utilizando espectrometria de massas com cruzamento direcionado. O fluxo de trabalho é executado no servidor web Cheetah-MS, com os resultados apresentados em um Notebook Jupyter personalizável.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Espectrometria de Massas
- Análise da Estrutura Proteica
- Biologia Computacional
Antecedentes
- A espectrometria de massas com reticulação direcionada é uma técnica para o estudo de interações proteicas.
- O método é projetado para análise de dados complexos nas ciências da vida.
- Os Jupyter Notebooks oferecem uma plataforma flexível para relatórios e análise de dados.
- O software de código aberto aumenta a acessibilidade para pesquisadores.
Objetivo do Estudo
- Demonstrar um fluxo de trabalho simplificado para modelagem de estrutura proteica.
- Mostrar as capacidades dos Jupyter Notebooks na elaboração de relatórios científicos.
- Fornecer um método reproduzível para analisar dados de espectrometria de massas.
Métodos Utilizados
- Utilização do servidor web Cheetah-MS para envio de dados.
- Integração do Jupyter Notebook para geração de relatórios.
- Aplicação do protocolo RosettaDock para modelagem computacional.
- Instruções detalhadas ao usuário para instalação de software e análise de dados.
Resultados Principais
- Modelagem bem-sucedida de estruturas proteicas com pontes de ligação mapeadas.
- Demonstração da aplicabilidade do método a interações proteicas binárias.
- Informações sobre interações entre proteínas e sua estabilidade.
- Potencial para sugerir mutações que influenciem interações proteicas.
Conclusões
- A metodologia é eficaz para analisar interações proteicas binárias.
- Os resultados podem variar devido à natureza diversa das interações proteicas.
- O desenvolvimento adicional poderia aprimorar a modelagem de estruturas complexas.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A modelagem da estrutura quaternária por espectrometria de massa com cruzamento direcionado (TX-MS) permite o mapeamento com alta confiança de interações proteína-proteína diretamente a partir de amostras biológicas complexas, dispensando a necessidade de purificação em larga escala. A integração da TX-MS com relatórios personalizáveis em Jupyter Notebook possibilita uma análise reprodutível, rastreável e extensível, aumentando a confiança preditiva em estágios iniciais de descoberta e em fluxos de trabalho de biologia estrutural. Essa capacidade é estrategicamente relevante para equipes de P&D em biofármacos que buscam reduzir riscos na validação de alvos e acelerar a descoberta de fármacos orientada por estrutura.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biofármacos
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Permite a investigação direta de interfaces proteína-proteína em condições semelhantes às nativas.
- Apóia a validação funcional de alvos ao mapear ligações cruzadas em modelos estruturais.
- Facilita a redução de riscos mecanicistas ao esclarecer superfícies de interação e estabilidade.
- Aprimora a confiança preditiva para o design baseado em estrutura em etapas subsequentes.
Triagem e Desenvolvimento de Ensaios
- Prepara modelos estruturais validados para uso em fluxos de trabalho de triagem e desenvolvimento de ensaios.
- Padroniza relatórios e análises por meio de saídas reprodutíveis do Jupyter Notebook.
- Permite a avaliação quantitativa de dados de reticulação para otimização de ensaios.
- Apoia a avaliação confiável dos efeitos de compostos sobre interações proteicas.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Alinha informações estruturais com estratégias translacionais de biomarcadores ao mapear complexos relevantes para doenças.
- Garante continuidade do mapeamento de interações na fase de descoberta até a validação em modelos pré-clínicos.
- Reduz riscos nas decisões de avanço ao esclarecer os mecanismos moleculares de ação.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
TX-MS com relatórios baseados em Jupyter integra-se ao continuum de descoberta, desde a validação inicial de alvos até a identificação de compostos promissores e a pesquisa pré-clínica, apoiando testes iterativos de hipóteses e refinamento de modelos.
- Biologia da Descoberta: Permite o mapeamento orientado por hipóteses de interfaces proteicas e redes de interação.
- Triagem: Fornece dados quantitativos padronizados de reticulação para prontidão de ensaios.
- Análises: Oferece relatórios rastreáveis e extensíveis para análise comparativa e apoio à tomada de decisões.
- Pesquisa Translacional: Conecta descobertas estruturais a sistemas relevantes para doenças, quando apoiadas por complexos mapeados.
- Reutilização Empresarial: Oferece uma plataforma reutilizável e de código aberto para estudos estruturais e de interação contínuos.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva e reduz a ambiguidade na validação de alvos.
- Valor Operacional: Promove a reprodutibilidade, rastreabilidade e escalabilidade por meio de fluxos de trabalho digitais padronizados.
- Valor Estratégico: Permite decisões informadas de prosseguir/não prosseguir e uma gestão eficiente do portfólio em termos de capital.
- Impacto no Portfólio: Apoia a priorização ajustada ao risco e o avanço de alvos validados estruturalmente.
Considerações sobre a Implementação
- Requer experiência em espectrometria de massas, modelagem estrutural e análise computacional.
- Exige acesso a instrumentação de espectrometria de massas e infraestrutura computacional para processamento e visualização de dados.
- Exige padronização entre equipes quanto aos formatos de dados e práticas de relato.
- A adaptação para montagens proteicas mais complexas (não binárias) é atualmente limitada.
- As limitações práticas incluem a variabilidade na estabilidade das interações proteicas e a generalização dos modelos.
Perguntas Frequentes sobre Biotecnologia Farmacêutica
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:47
Targeted Cross-Linking Mass Spectrometry (TX-MS)
2:21
JupyterHub Installation
2:51
Report Download
3:30
Report Extension and Uploading
3:50
Results: Representative Structural Model of Streptococcus Pyogenes Protein M1 and Human Albumin with XLs Mapped on the Structure
4:18
Conclusion
